《表3 当归活性成分KEGG通路富集》

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《基于网络药理学的当归抗神经退行性疾病活性成分与作用机制虚拟筛选》

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使用DAVID6.8平台进行GO、KEGG通路富集分析，分析当归活性成分-靶点网络中的5个基因簇的GO-BP和信号通路富集。将MCODE分析得到的5个基因簇分别提交到DAVID平台，物种选Homo sapiens。以P<0.05筛选得到5个GO富集分析结果和29条信号通路，以-log（P）值的中位数为界值，优选出GO分析结果和信号通路，-log（P）值越大代表富集可信度越高。其中包含代谢相关信号通路（序号为1、2、3、9）、中枢神经系统退行疾病相关信号通路（序号为4、7、8）、内分泌激素相关通路（序号为6）、肝脏脂肪变性和心肌功能（序号为5和10）6类。最优的靶点模块是cluster2。使用Cytoscape3.6.0展示-log（P）值大于10的活性成分-靶点与靶点-通路网络，并绘制成分-通路-靶点网络图。见表3—4及图4—5。